ubuntu安装r？ubuntu安装分区
这篇文章给大家聊聊关于ubuntu安装r，以及ubuntu安装分区对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
ubuntu如何将R升级到最新版本(V4.3)
欲将Ubuntu系统中的R升级至最新版本（V4.3），请遵循以下步骤，确保您的系统已更新至最新软件包。
首先执行系统更新操作以获取最新软件包：
执行命令：sudo apt update
接着更新已安装的软件包至最新版本：
执行命令：sudo apt upgrade
添加R的存储库以便获取最新R版本，以CRAN存储库为例（具体版本号请参考R的CRAN页面）：
执行命令：
sudo add-apt-repository ppa:cran/40
为确保软件包完整性，导入CRAN存储库的公钥：
执行命令：
sudo apt-key adv--keyserver keyserver.ubuntu.com--recv-keys E084DAB9
安装最新版本的R：
执行命令：sudo apt install r-base
验证R安装是否成功，打开R控制台并检查版本号。
R包安装、卸载的多种方式
在R环境中安装和卸载R包的方式多种多样，本文将对不同方法进行详细说明，帮助用户根据自己的需求和环境进行选择。首先，修改R包的安装路径。在R中运行以下代码，修改.libPaths("D:/Install/R_Library")的路径，这将更新R的搜索路径。重启R环境后，再次查看安装路径，确保已经修改成功。
如果需要修改镜像源，可以输入相关命令进行配置，以提高R包的获取效率。配置完成后，重启R环境，镜像源将立即生效。
安装R包的方式主要有三种：CRAN、Bioconductor和GitHub。在CRAN上获取R包，其地址为cran.r-project.org/web/...，用户可根据需要下载相应的包。对于Ubuntu系统，安装devtools包可能还需先安装其他依赖包，如libcurl4-openssl-dev等，具体操作根据错误提示进行。
Bioconductor是专门用于生物信息学研究的包源，其地址为new.bioconductor.org/pa...。GitHub上同样可下载和安装R包，以安装magrittr为例，用户需下载对应安装包并按照指示进行安装，Windows用户需注意使用Rtools进行编译。
对于已安装的R包，卸载方式也多样。在RStudio界面操作卸载包，直接在右下角的Packages页面找到目标包，点击最右侧的×即可卸载。卸载后，再次尝试加载该包将无法成功，证明卸载操作完成。
综上所述，通过本文所述的安装和卸载R包的方法，用户可根据自己的需求和环境灵活选择合适的操作，有效管理R包资源。
在Ubuntu 22上编译安装R语言环境
在Ubuntu 22版本上，安装和配置R语言环境是一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的部署。由于默认apt包管理器提供的R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的编译工具，如gcc 11和fortran编译器。
在编译R-4.4.0之前，确保libicu73和libiconv两个库需要从源码编译安装，因为Ubuntu 22的libicu 70.1版本不足。安装过程中，我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和x11vnc服务，以便在编译时支持图形界面。你需要创建rc.local服务，设置DISPLAY环境变量，同时配置xvfb开机启动。
下载R-4.4.0源码后，设置LD_LIBRARY_PATH指向从源码编译的库，并配置DISPLAY，开始编译。编译过程会生成config.log，用于检查配置是否正常。安装完成后，确认R版本的功能正确，如X11、ICU和iconv支持。
此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++14和C++17的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的安装和配置分别涉及用户组设置、服务器端口、图形选项和自启动服务。RStudio Server的用户登录和权限管理也很重要。
安装Shiny Server时，要确保R包的正确路径，允许用户自行发布应用程序。在Ubuntu 22上添加中文支持是必不可少的，包括安装中文字库、字体和配置R语言环境以支持中文。
最后，我们探讨了R语言的深度学习环境，包括使用Tensorflow+Keras调用Python后端和原生R torch。这包括了软件包安装、Python路径设置、GPU环境的配置，以及在RStudio中运行Python和R torch示例，展示了如何在GPU上优化性能。
总的来说，这篇文章详细介绍了在Ubuntu 22环境中定制安装R语言环境，包括R、RStudio Server、Shiny Server的配置，以及深度学习环境的搭建，为用户提供了一个完整且实用的指南。
